A Nanjing Egyetem, a SenseTime és más intézmények kutatói bemutatták az OpenMobile-2 projektet, amely több mint 110 szimulált alkalmazásból álló környezetben tanít be mobiltelefon-vezérlő AI-ügynököket. A fejlesztők állítása szerint azonos adatmennyiség mellett az alkalmazások számának növelése 60,7-ről 67,5 százalékra emelte a sikerrátát ismeretlen appokon, valós Android-eszközön pedig a nagyobb modell 59,6 pontot ért el a SPA-Bench teszten, ami a kutatók szerint a legjobb eredmény a nyílt modellek között. A projekt két ügynökmodellt tesz közzé, egy 9 milliárd és egy 27 milliárd paraméteres Qwen-alapút, teljes tréningkörnyezettel és adatokkal együtt. A tanítóadatokat Google Gemini 3.1 Pro modellje generálta, így a nyílt rendszer gyakorlatilag egy zárt modell tudásából tanul. A kutatók 35, főként kínai és néhány globális alkalmazást (például Taobao, DiDi, Slack, Google Drive) építettek újra, amelyeket emberi ellenőrök hasonlítottak össze az eredetikkel.
A Jack Dorsey vezette Block kutatólabora bemutatta a Dessa nevű beszédmodellt, amely a cég szerint teljes egészében emberi hangfelvételeken tanult, szöveges adatok nélkül. A TechCrunch és a The Decoder szerint a modell full-duplex működésű, tehát egyszerre tud beszélni és hallgatni, és állítólag helyben, egyetlen NVIDIA GB200 NVL72 GPU-rackel kiképezve akár egy MacBook Pro M4 Max gépen is futtatható. A Block azt állítja, hogy Dessa közvetlenül hangként dolgozza fel a beszédet, így érzékeli a nevetést, a sóhajt és a hanglejtés árnyalatait, amit a szöveg-alapú csővezetékek elveszítenek. A modell nyilvánosan még nem elérhető, a cég egyelőre biztonsági kutatókat keres a kockázatok teszteléséhez. A The Decoder megjegyzi, hogy korábban már több projekt, például a Hume AI EVI-je vagy a Kyutai Moshija is próbálkozott érzelmekre képes hangmodellel, de a lap szerint a természetes hangzás önmagában nem jelent valódi érzelmi vagy következtetési képességet.
A kínai Moonshot AI bemutatta a Kimi K3.1 Pro nevű modellt, amely a Kimi K3 utótanított, nagyobb számítási kapacitással finomhangolt változata. A vállalat szerint a modell 55 pontot ért el a független Artificial Analysis Intelligence Indexen, 11 ponttal többet, mint elődje, ezzel a negyedik helyre került, mindössze három ponttal az élen álló Claude Opus 5.5 mögött. A cég állítása szerint a legnagyobb javulás az ágenses feladatokban, a kódolásban és a 3D-modellezésben mutatkozik, a GDPval-AA benchmarkon 1846 Elo-pontot ért el. Moonshot saját belső tesztje szerint a hallucinációk aránya 23,4 százalékról 8,3 százalékra csökkent, bár a vállalat ezt stresszteszt jellegűnek nevezi, nem általános hibaarány-mérésnek. A paraméterszám 2,8 billió maradt, az API-ár 33 százalékkal csökkent, és a Moonshot 2026. november 4-ig tervezi nyilvánosságra hozni a modell súlyait, ami a cég szerint a legjobb eredményt elérő nyílt súlyú modellé tenné.
A Canva bejelentette első, házon belül fejlesztett képgeneráló modelljét, a Canva Craftot, amellyel a cég szerint felveszi a versenyt a Google, az OpenAI, a ByteDance és a Meta hasonló rendszereivel. A vállalat közlése szerint a modell két lépésben dolgozik: először értelmezi a felhasználói promptot, és megtervezi az elemek elrendezését, méretarányát és a szöveg elhelyezését, majd ez alapján generál akár 2K felbontású, 30 féle képarányú képet. A Canva szerint a modellt nem fényképekkel, hanem saját tervezősablonjaival – poszterekkel, bemutatókkal, menükkel – tanították, ami pontosabb szöveget és objektumokat eredményez, és célzott szerkesztést tesz lehetővé a kép többi részének módosítása nélkül. A cég hozzátette, hogy a Craft minden felhasználó számára elérhető a Dream Lab fülön és az API-n keresztül is, és hamarosan megjelenik egy gyorsabb, olcsóbb Craftfast és Craft-ultrafast változat is. A Canva szerint a saját modell a külső API-kra fordított költségeket is csökkentheti, miközben jobb minőséget és sebességkontrollt biztosít.
